理解python迭代器和生成器
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迭代器和生成器是python中一个很重要的语法，使用也很广泛。
迭代器
举个例子：
for i in [1, 2, 3, 4]:
print(i)
类似这样的代码平时很常见，这里其实就用到了迭代器。
可迭代对象
要理解迭代器，首先要理解可迭代对象。那什么是可迭代对像呢？
python内置的几种数据结构：字符串(str)，列表(list)，元组(tuple)，字典(dict)，集合(set)都是可迭代对象。
除此之外，那些实现了__iter__()魔法函数的对象，也是可迭代对象。比如：
class MyIter:
def __init__(self):
pass
def __iter__(self):
yield 1 # __iter__()需要返回一个迭代器
a = MyIter() # 对象a就是一个可迭代的对象
有两个很简单的判断是不是可迭代对象的方法：
# -*- coding: utf-8 -*-
from collections.abc import Iterable
print(isinstance([1,2,3], Iterable))
或者：
# -*- coding: utf-8 -*-
def is_iterable(obj):
try:
iter(obj)
return True
except Exception:
return False
都可以判断对象是不是可迭代的(iterable)。
迭代器
迭代器可以通过next()方法不断重复获取下一个值，直到所有元素全部输出完之后，返回StopIteration才停止。在python3中同时实现在__iter__()和__next__()两个魔法函数的对象，就是迭代器。其中__iter__()方法需要返回一个迭代器, 而__next__()方法返回下一个返回值或者StopIteration。比如：
class MyIter:
def __init__(self):
self.cnt = 0
def __iter__(self):
# 因为实现在__next__,所以自身就是一个迭代器,这里就可以返回自己
return self
def __next__(self):
return 1
对可迭代的对象，使用iter()方法，也会返回一个迭代器，如：
iter([1, 2, 3, 4])
文章开头的for循环遍历列表的例子，实际上在运行时，由解释器帮助我们对列表[1, 2, 3, 4]调用了iter()方法，将其转换成迭代器，然后每次使用next()取一个值出来。
生成器
生成器可以理解成一种特殊的迭代器。它和迭代器的区别在于，生成器并不是一上来就把所有值装载进内存，因而也不会占用大量的内存，只是在需要使用next()函数获取值的时候，才会取一个值返回，内存开销非常小。
python3中最简单的形式是生成器表达式，它有点像列表推导式：
gen = (i for i in range(10000))
还有一种很常见的写法是在函数里使用yield返回一个生成器：
def generator(k):
i = 1
while True:
yield i ** k #使用yield
i += 1
gen = generator(2)
for i in range(4):
sum = 0
sum += next(gen) #相当于每次使用next()之后，generator函数停止了